本篇内容主要讲解“Python为什么需要Pandas的DataFrame类型”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python为什么需要Pandas的DataFrame类型”吧!

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假设现在有这样的一个需求，需要在某电影网站上采集基本的电影数据，字段有电影名称、电影URL连接地址以及电影的评分三个字段。试想一下应该选择什么样的数据类型来存储这些数据？

首先大家可能想到的是list()类型，很快就会写出下面的代码：

videos = []item = ['哪吒之魔童降世', 'http://www.videos.com', '9.9']videos.append(item)
# [['哪吒之魔童降世', 'http://www.videos.com', '9.9']]

虽然能够存储这些数据，但是想要基于这些数据进行某些查找和修改操作，将会变得非常麻烦，如按评分排序、超找包含特定关键字的记录等。对于numpy.ndarray()来说，也是面临同样的问题。

上面介绍的这种形式的数据，是一种常见的需要存储和进行处理的一些数据，但是list()和numpy.ndarray()都无法很好的处理这些数据，因此需要一种新的、更加方便的数据类型，而这种数据类型就是pandas给我们提供的DataFrame类型。

df = pandas.DataFrame(columns=['video_name', 'video_url', 'video_score'])for i in range(1,112):    url = 'https://www.meiju.net/search.php?page={}&searchtype=5&tid=2'.format(i)    soup = BeautifulSoup(requests.get(url).content, 'html.parser')    for item in soup.select('div.hy-video-list li > a'):        row = edict()        row.video_name = item['title']        row.video_url = item['href']                score_tag = item.select_one('span.score')        if score_tag is not None:            row.video_score = score_tag.text                df = df.append(row, ignore_index=True)

有了DataFrame这个类型之后，我们可以做什么呢？

可以按照评分对数据进行快速排序：

df.sort_values('video_score', ascending=False)

除了上面介绍的之外，还有很多更加强大的功能和方法，后续文章将根据一些案例持续进行介绍。

到此，相信大家对“Python为什么需要Pandas的DataFrame类型”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！